Testes para a seleção de provadores com base na proporção de acertos ao longo de ensaios triangulares

Os consumidores têm se tornado cada vez mais críticos e exigentes quando se trata da escolha dos alimentos. Buscando aprimorar a qualidade desses produtos, muitos estudos que envolvem a pesquisa sensorial se tornam relevantes. A análise sensorial é um procedimento experimental que permite medir, analisar e interpretar através dos sentidos reações estimuladas pelos alimentos. Essa análise é realizada através de painéis sensoriais, que constituem pessoas responsáveis por analisar sensorialmente o produto. Para selecionar degustadores e submetê-los ao treinamento, testes triangulares são comumente utilizados a fim de avaliar a capacidade discriminativa dos juízes. Deseja-se cometer o menor erro possível durante a seleção, levando em consideração que esses avaliadores podem ter uma proporção de acerto constante ou não. Nesta última situação, os juízes podem adquirir queda da proporção de acertos (devido à fadiga), ou até mesmo apresentarem elevação da proporção de acertos (aprendizagem). Dessa forma, o objetivo deste trabalho é fazer um estudo de estimadores intervalares, reescrevendo-os como testes a serem aplicados para seleção de provadores, a fim de recomendar o melhor em termos de menor taxa de erro tipo I e maior poder. Para isso, foram realizadas simulações de Monte Carlo considerando provadores que acertam a uma proporção (p) constante ao longo dos ensaios (n) e também aqueles que desenvolvem fadiga ou aprendem de forma linear e não linear, avaliando o comportamento dos testes com a quebra de pressuposição (p constante). Adicionalmente, foram modelados dados reais para candidatos submetidos à análise olfativa de café, com o uso da regressão segmentada, que permite verificar pontos de mudança, auxiliar a decisão do teste e recomendar número de ensaios a serem aplicados. Dos seis testes analisados, obtidos de estimadores da Normal (TN1, TN2 e TN3), da Distribuição F (TF), do Teste Sequencial (TS) e da Poisson (TP), o TS apresentou menor erro tipo I e maior poder para proporção constante e n < 20, enquanto TN3 apresentou essas características para n 20. Com a quebra da pressuposição de p constante, observou-se que as taxas de erro tipo I e poder são bastante afetadas. Para o cansaço, há uma queda no poder, devido ao pequeno valor de n quando p aumenta, enquanto na aprendizagem há o aumento do poder simultâneo a n e p. Nota-se que a não linearidade das funções afeta a velocidade de alcance do poder final. Já a regressão segmentada é uma grande ferramenta a ser utilizada para se tomar uma decisão quando a proporção de acertos converge ou reduz a variabilidade. A recomendação foi de 15 ensaios para análise olfativa de café.